Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives

本文是LLM系列文章,针对《Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives》的翻译。

摘要

基于Agent的建模和仿真已经发展成为复杂系统建模的强大工具,为不同Agent之间的紧急行为和交互提供了见解。将大型语言模型集成到基于代理的建模和仿真中,为增强仿真能力提供了一条很有前途的途径。本文综述了在基于代理的建模和仿真中使用大型语言模型的前景,考察了它们的挑战和有前景的未来方向。在这项调查中,由于这是一个跨学科的领域,我们首先介绍了基于agent的建模和仿真以及大型语言建模的agent的背景。然后,我们讨论了将大型语言模型应用于基于代理的模拟的动机,并系统地分析了环境感知、人类协调、动作生成和评估方面的挑战。最重要的是,我们全面概述了最近在多个场景中基于大型语言模型的代理建模和仿真的工作,这些工作可以分为四个领域:网络、物理、社交和混合,涵盖了真实世界和虚拟环境的仿真。最后,由于这一领域是一个新的、快速发展的领域,我们讨论了悬而未决的问题和有希望的未来方向。

1 引言

2 背景

3 LLM在基于agent的建模和仿真中的关键能力

4 LLM基于agent的建模与仿真面临的挑战与途径

5 基于LLM agent的建模与仿

LARGE LANGUAGE MODEL AS AUTONOMOUS DECISION MAKER 尽管大型语言模型(LLM)表现出令人印象深刻的语言理解和上下文学习能力,但在解决现实世界任务时,它们的决策能力仍然严重依赖于特定任务专家知识的指导。为了释放LLM作为自主决策者的潜力,本文提出了一种JUDEC赋予LLM自我判断能力的方法,使LLM能够实现自主判断和决策探索。具体来说,在JUDEC中,基于Elo的自我判断机制被设计为将Elo分数分配给决策步骤,通过两个解决方案之间的成对比较来判断其价值和效用,然后相应地引导决策搜索过程走向最优解决方案。 阅读详情

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